【技術實現步驟摘要】
本公開總體上涉及自主駕駛。更具體地，所公開的系統和方法涉及車載相機的外參校準和自檢。
技術介紹
1、相機在自主駕駛中起決斷性作用，提供必要的視覺信息以幫助車輛感知其周圍環境并做出明智決定。例如，安裝在車輛的不同位置的相機可以提供車輛環境的360°視圖，以允許車輛檢測周圍對象，諸如交通標志、車道線、其他車輛、行人、十字路口、人行道等。更具體地，可以分析由車載相機拍攝的圖像以確定關于在車輛周圍的環境中對象的形狀、大小和位置的三維(3d)信息。這樣的技術可以被稱為攝影測量。
2、在對由車載相機拍攝的圖像執行攝影測量分析之前，相機應當被校準。例如，應當校準如焦距、透鏡畸變、和傳感器特性的內參以校準圖像中的任何畸變。此外，外參(其定義相機的位置和取向)也需要被校準。常規相機校準過程通常涉及使用相機來拍攝專門設計的目標(例如，棋盤)的圖像，計算3d世界點與其對應的2d圖像點之間的映射，然后求解相機參數。
3、任何錯誤校準可能導致對象的物理位置的不準確測量，這然后可能導致依賴于所拍攝圖像的各種感知任務(例如，映射向量化或對象檢測)失敗。常規校準方法可能是不準確的和低效的。此外，在安裝和初始校準之后，相機可能經受位置/姿勢改變。這種改變的定時檢測對于防止感知錯誤可能是必要的。
技術實現思路
1、本公開提供了一種用于校準安裝在車輛上的相機的外參的系統和方法。當車輛被停放時，相機可以拍攝具有在世界坐標系中測量的已知世界坐標的多個特征點的圖像。多個特征點位于車輛被停放所在的地平面
2、在本實施例的變型中，生成外參的初始估計可以還包括：通過應用相機方向約束和歸一化約束將所估計的單應性矩陣轉換為外參矩陣。
3、在本實施例的變型中，使逆投影誤差最小化可以包括：構建誤差向量和計算誤差向量的歐幾里得范數。誤差向量中的相應分量對應于特征點的逆投影誤差，并且逆投影誤差指示特征點與特征點從圖像平面到地平面的投影之間在地平面上的距離。
4、在本實施例的變型中，優化技術包括列文伯格-馬夸爾特(levenberg-marquardt，lm)技術。
5、在本實施例的變型中，該系統可以基于相機的預定內參從圖像去除畸變。
6、在該實施例的變型中，該系統可以確定在部署車輛到道路操作之后是否需要對外參進行重新校準。
7、在進一步變型中，該系統可以基于校準的外參確定理論消失線，獲得在車輛運動時由相機拍攝的圖像流，確定圖像流的每個圖像中的消失點，確定消失點與理論消失線之間的距離，以及從圖像流中的所有圖像中收集關于距離的統計數據。
8、在進一步變型中，確定消失點可以包括：檢測圖像中的多個車道線，將多個車道線擬合至對應的直線，以及確定圖像中具有從點到直線的最小平方距離總和的點。
9、在進一步變型中，收集關于距離的統計可以包括：構建指示距離分布的直方圖。
10、在進一步變型中，該系統響應于確定需要對外參進行重新校準而生成通知。
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1.一種用于校準安裝在車輛上的相機的外參的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述外參的所述初始估計還包括：通過應用相機方向約束和歸一化約束將所估計的單應性矩陣轉換成外參矩陣。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，使所述逆投影誤差最小化包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述優化技術包括列文伯格-馬夸爾特(LM)技術。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：基于所述相機的預定內參從所述圖像去除畸變。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：確定在部署所述車輛到道路操作之后是否需要對所述外參進行重新校準。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，還包括：
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，確定所述消失點包括：
9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，收集關于所述距離的統計包括：構建指示所述距離的分布的直方圖。
10.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，還包括：
11.一種計算系
...【技術特征摘要】
1.一種用于校準安裝在車輛上的相機的外參的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述外參的所述初始估計還包括：通過應用相機方向約束和歸一化約束將所估計的單應性矩陣轉換成外參矩陣。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，使所述逆投影誤差最小化包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述優化技術包括列文伯格-馬夸爾特(lm)技術。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：基于所述相機的預定內參從所述圖...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王超，信釗煒，吳東暉，
申請(專利權)人：黑芝麻智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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